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公开(公告)号：CN108550161B
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN201810228008.1
申请日：2018-03-20
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06T7/246
Abstract: 本发明涉及一种尺度自适应核相关滤波快速目标跟踪方法，通过在KCF框架中引入二维可变带宽高斯窗以促进前背景的分离并添加尺度估计模块，通过图像块特征点匹配结果来估计目标的尺度变化，在此基础上还可以结合位移预测来判断目标是否处于遮挡中。一旦目标处于遮挡中，则认为此时无尺度变换且不进行模板更新，进而通过这种方式强化跟踪的准确性。本发明的优点是计算简单、快速，能够在兼容尺度自适应的基础上显著提高运算效率。
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公开(公告)号：CN108573217B
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN201810233527.7
申请日：2018-03-21
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提出了一种结合局部结构化信息的压缩跟踪方法，在压缩跟踪中加入信息结构化预处理步骤，将具有相似纹理、颜色、亮度等特征的相邻像素聚合成一个有视觉意义的不规则像素块，在像素块基础上提取HSV颜色特征，通过构建颜色置信图进行目标位置一阶段的粗估计，再结合像素块的局部结构化信息随机投影与像素级别的随机投影构成新型测量矩阵，利用该测量矩阵对haar‑like特征进行降维处理，根据朴素贝叶斯分类器完成对目标的二阶段精准位置估计，实现目标准确跟踪。相比于现有跟踪技术，本发明结合中层次线索的局部结构化信息与低层次线索的haar‑like特征共同对目标外观进行表征，有效提高了目标跟踪的准确性和鲁棒性，保证了目标跟踪的实时性。
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公开(公告)号：CN108550161A
公开(公告)日：2018-09-18
申请号：CN201810228008.1
申请日：2018-03-20
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06T7/246
Abstract: 本发明涉及一种尺度自适应核相关滤波快速目标跟踪方法，通过在KCF框架中引入二维可变带宽高斯窗以促进前背景的分离并添加尺度估计模块，通过图像块特征点匹配结果来估计目标的尺度变化，在此基础上还可以结合位移预测来判断目标是否处于遮挡中。一旦目标处于遮挡中，则认为此时无尺度变换且不进行模板更新，进而通过这种方式强化跟踪的准确性。本发明的优点是计算简单、快速，能够在兼容尺度自适应的基础上显著提高运算效率。
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公开(公告)号：CN108573217A
公开(公告)日：2018-09-25
申请号：CN201810233527.7
申请日：2018-03-21
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提出了一种结合局部结构化信息的压缩跟踪方法，在压缩跟踪中加入信息结构化预处理步骤，将具有相似纹理、颜色、亮度等特征的相邻像素聚合成一个有视觉意义的不规则像素块，在像素块基础上提取HSV颜色特征，通过构建颜色置信图进行目标位置一阶段的粗估计，再结合像素块的局部结构化信息随机投影与像素级别的随机投影构成新型测量矩阵，利用该测量矩阵对haar-like特征进行降维处理，根据朴素贝叶斯分类器完成对目标的二阶段精准位置估计，实现目标准确跟踪。相比于现有跟踪技术，本发明结合中层次线索的局部结构化信息与低层次线索的haar-like特征共同对目标外观进行表征，有效提高了目标跟踪的准确性和鲁棒性，保证了目标跟踪的实时性。
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